Thinknovation V: ¿Por qué los jóvenes necesitan entender sobre Machine Learning?

En los últimos años y guiados por la tendencia del manejo de data, cada vez son más las empresas peruanas que están apostando por rediseñar sus procesos en aras de mejorar la eficiencia de sus operaciones, así como la reducción de recursos humanos dedicados a tareas más rutinarias. Uno de estos procesos es el Machine Learning, una disciplina dentro del campo de la Inteligencia Artificial, que se define como la capacidad de las máquinas de aprender por sí mismas de forma automática. En el Perú, los casos más notables de Machine Learning se vienen aplicando en la identificación de talento profesional, la atención virtual (canales de atención) o el diseño de portafolios de inversión.

Por ello, el mercado actual demanda cada vez más jóvenes preparados en temas de tecnología, informática y análisis de datos, que estén altamente capacitados en afrontar los requerimientos de las empresas que se inicien en el Big Data, Machine Learning o Ciberseguridad. Teniendo en cuenta ello, Carlos Letts, director de la Carrera de Administración y Gerencia del Emprendimiento, brinda claves para aquellos jóvenes y profesionales que quieran ahondar más sobre este tema.

Machine Learning: Recreando la estructura neuronal del cerebro. Machine Learning (ML) es el componente encargado de ejecutar e ir afinando los procesos de aprendizaje en un sistema de Inteligencia Artificial, a través del descubrimiento de patrones o relaciones en un marco de exploración previamente establecido por un programador encargado de implementar las instrucciones algorítmicas, y por el usuario/cliente final que define el output requerido. Si bien estos sistemas vienen entregando resultados atractivos en tomas de decisiones, predictibilidad, e incluso en ejercicios creativos como la composición musical o la redacción periodística, su grado intelectual sigue siendo básico.

Un perfil multitodo. Al ser un campo muy experimental, se requiere que las personas tengan experiencia en ámbitos que van desde la estadística y la programación (Python, C++, Java) hasta el procesamiento y corrección de señales o la Ética y la Filosofía, que son campos más vinculados a las Ciencias Humanas, pero que complementan las necesarias habilidades blandas que se requieren para desenvolverse en el universo del Big Data.

¿Atractiva para Emprendedores? Si bien la implementación de este sistema no es muy costosa, la aplicación de este sistema es más sensata en los negocios que manejan un volumen atractivo de operaciones, es decir, que se encuentran en un proceso de escalabilidad avanzado. Los costos implicados responden a interacciones reales, a un uso comprobado de ancho de banda, procesamiento, almacenamiento, entre otros.

Plus. La Carrera de Administración y Gerencia del Emprendimiento realizará el próximo jueves 7 de noviembre la V edición de Thinknovation. En esta edición, el eje central será el Impacto Social de la Alta Tecnología: BigData e Inteligencia Artificial. Para mayor información, ingresa aquí.